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CES上那些卖萌耍酷的家用机器人究竟怎么样?还是不太懂人话

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 这几天你可能在网上看见了不少机器人。大洋彼岸Las Vegas正在举办的CES上,科技巨头、家电大鳄、创业公司、汽车厂商纷纷秀出自己的机器人。 这些机器人,能叠衣服会跳钢管舞,还能跟你聊天……很美好吧?可是,一旦你想和它们交流,满意度就会急转直下。 美国网络媒体Slate编辑April Glaser就说,最近几年的CES说明了一个显而易见的问题:面向消费者的机器人还远未迎来自己的“黄金时代”。 尽管人工智能软件越来越聪明,加之Google Assistant、亚马逊Alexa等人工智能助手广泛应用到今年CES的各种设备上,但在家里或商店四处移动,帮助人类完成各种任务的机器人却往往表现糟糕。 例如周一在LG的展台上发生的一幕。当时,这家韩国电子制造商的美国营销负责人David VanderWaal试图

深度学习CV中常用的数据集

介绍一些深度学习中CV方面的一些常用的数据集: (一)mnist手写字体数据集: mnist数据是由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的YannLeCun建立的一个手写字体数据集,其中训练集包含60000训练的手写数字图片,测试集包含10000张图片,一个训练集的标签集,一个测试集的标签集。 官方地址: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 数据集中图片为单通道,大小为28X28像素 训练集train-images.idx3-ubyte,文件大小47040016B,47040016=60000X28X28+16, 测试集t10k-images.idx3-ubyte,文件大小7840016B,7840016=10000X28X28+16, 其中图片数据集多出16字节为: magic number = 0x00000803 Imagenumber = 0x0000ea60/60000 0x00002710/10000 Imageheight = 28 Imagewidth=28 标签文件中多出8个字节为magic number...

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